[if !supportLists]1.1.?[endif]邊緣計算
邊緣計算起源于傳媒領域，是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業(yè)連接之間，或處于物理實體的頂端。而云端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數(shù)據(jù)。
[if !supportLists]1.2.?[endif]超融合
超融合架構是基于標準通用的硬件平臺，通過軟件定義實現(xiàn)計算、存儲、網(wǎng)絡融合，實現(xiàn)以虛擬化為中心的軟件定義數(shù)據(jù)中心的技術架構。融合架構又稱為集成系統(tǒng)，通過整機柜集成和預配置實現(xiàn)快速部署，但仍然采用傳統(tǒng)的服務器、網(wǎng)絡、存儲三層架構。典型的融合架構方案包括VCE的Vblock、NetApp的FlexPod、Oracle的Exadata，以及Huawei的FusionCube和H3C的UIS等?？梢宰⒁獾饺诤霞軜嬙谛螒B(tài)上體現(xiàn)為一個機柜或刀箱，里面集成了服務器、網(wǎng)絡、存儲節(jié)點，安裝了虛擬化軟件。而超融合架構則是基于通用的服務器硬件，借助虛擬化和分布式技術，融合計算、存儲、虛擬化與一體，不再需要專門的SAN存儲。相比融合架構來說，超融合擺脫了整機柜/刀箱集成的束縛，也不再受限于傳統(tǒng)的三層架構，更具有彈性。
[if !supportLists]1.3.?[endif]云原生
云原生從字面意思上來看可以分成云和原生兩個部分。云是和本地相對的，傳統(tǒng)的應用必須跑在本地服務器上，現(xiàn)在流行的應用都跑在云端，云包含了IaaS,、PaaS和SaaS。原生就是土生土長的意思，我們在開始設計應用的時候就考慮到應用將來是運行云環(huán)境里面的，要充分利用云資源的優(yōu)點，比如?云服務的彈性和分布式優(yōu)勢。云原生正在重塑整個軟件生命周期，容器、Kuberentes、云原生成為云時代的三個重要標準。云原生是一種充分利用云計算優(yōu)勢，用于構建和部署應用的方式。在過去的十幾年，云已經(jīng)重新定義了幾乎所有行業(yè)的競爭格局，消除了企業(yè)對IT基礎設施資本投入的關注，企業(yè)也不用增加雇員去維護一個自建的數(shù)據(jù)中心。取而代之的是無限的計算、存儲能力，并按時按需付費。降低IT支出的同時也降低了行業(yè)壁壘，使得初創(chuàng)公司可以很快地實踐自己的想法并應用到市場。這正是為什么軟件正在吞噬世界，而創(chuàng)業(yè)公司正在使用云原生的方式顛覆傳統(tǒng)行業(yè)。
[if !supportLists]1.4.?[endif]數(shù)字孿生
數(shù)字孿生(Digital twin)指可用于各種目的物理資產(chǎn)(物理孿生,physical twin)、過程、人員、場所、系統(tǒng)和設備的數(shù)字副本。數(shù)字(digital)表示提供了物聯(lián)網(wǎng)設備在其整個生命周期中如何運行的各個要素和動態(tài)。先前研究中使用的數(shù)字孿生技術（digital twin technology ）的定義強調(diào)了兩個重要特征：首先，每個定義強調(diào)物理模型和相應的虛擬模型之間的連接。其次，通過使用傳感器生成實時數(shù)據(jù)來建立這種連接。數(shù)字孿生是物聯(lián)網(wǎng)里面的概念，它指通過集成物理反饋數(shù)據(jù)，并輔以人工智能、機器學習和軟件分析，在信息化平臺內(nèi)建立一個數(shù)字化模擬。這個模擬會根據(jù)反饋，隨著物理實體的變化而自動做出相應的變化。理想狀態(tài)下，數(shù)字映射可以根據(jù)多重的反饋源數(shù)據(jù)進行自我學習，從而幾乎實時地在數(shù)字世界里呈現(xiàn)物理實體的真實狀況。數(shù)字映射的反饋源主要依賴于各種傳感器，如壓力、角度、速度傳感器等。數(shù)字映射的自我學習（或稱機器學習）除了可以依賴于傳感器的反饋信息，也可以是通過歷史數(shù)據(jù)，或者是集成網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)學習。后者常指多個同批次的物理實體同時進行不同的操作，并將數(shù)據(jù)反饋到同一個信息化平臺，數(shù)字映射根據(jù)海量的信息反饋，進行迅速的深度學習和精確模擬。在各個工業(yè)部門，數(shù)字孿生被用來優(yōu)化物理資產(chǎn)、系統(tǒng)和制造過程的操作和維護。它們是用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的成形技術，其中物理對象可以與其他機器和人類生活和交互。事實上，在物聯(lián)網(wǎng)的背景下，它們也被稱為“網(wǎng)絡對象” "cyberobjects"或“數(shù)字化身” "digital avatars"。
[if !supportLists]1.5.?[endif]Servless
Serverless的熱度可謂如日中天，受到了各大云計算廠商和巨頭的推崇和追捧，和之前的Kubernetes相比有過之而無不及，生怕錯失了新一波云計算和服務變革的潮流。Serverless 圈內(nèi)俗稱為“無服務器架構”，Serverless 不是具體的一個編程框架、類庫或者工具。簡單來說，Serverless 是一種軟件系統(tǒng)架構思想和方法，它的核心思想是用戶無須關注支撐應用服務運行的底層主機。這種架構的思想和方法將對未來軟件應用的設計、開發(fā)和運營產(chǎn)生深遠的影響。所謂“無服務器”，并不是說基于 Serverless 架構的軟件應用不需要服務器就可以運行，其指的是用戶無須關心軟件應用運行涉及的底層服務器的狀態(tài)、資源（比如 CPU、內(nèi)存、磁盤及網(wǎng)絡）及數(shù)量。軟件應用正常運行所需要的計算資源由底層的云計算平臺動態(tài)提供。雖然 Serverless 技術的發(fā)展很快，但是畢竟它還是一門起步時間不長的新興技術。因此，目前 Serverless 相關平臺、工具和框架還處在一個不斷變化和演進的階段，開發(fā)和調(diào)試的用戶體驗還需要進一步提升。Serverless 相關的文檔和資料相對比較少，深入了解 Serverless 架構的架構師、開發(fā)人員和運維人員也相對較少。
[if !supportLists]1.6.?[endif]容器云
你可以把容器云理解為云上的容器技術服務，這個概念的終極體現(xiàn)就是PAAS 層的云交付模式。前面談到，docker、k8s 現(xiàn)在已經(jīng)是大火，這必然會推動云計算 PAAS 層的完善和普及。站在云廠商的角度，前幾年客戶不斷的來上云、用云，其實就是在不斷的玩 IAAS。你問容器云時代從 17 年開始就已經(jīng)來了。有些技術體系完善走得靠前的公司，他們已經(jīng)步入選擇 PAAS 層級的云產(chǎn)品（或者自建 k8s 無數(shù)遍了）。容器云備受追捧源起于Docker的興起。Docker 最早是一個開源項目，誕生于 2013 年初。作為一種輕量型的虛擬機，它具有傳統(tǒng)虛擬機很多優(yōu)點（比如它有自己的配置，可以獨立地運行其他程序），但沒有虛擬機的開銷；它允許可以將環(huán)境和配置放入到代碼中加以部署，同樣的Docker配置還可以用在各種環(huán)境中，這有利于將基礎設施需求與應用程序環(huán)境分離開來。而且由于容器的運行只需要為應用本身創(chuàng)建容器，并不啟動操作系統(tǒng)，這可以大大加速應用的部署時間。
[if !supportLists]1.7.?[endif]低代碼平臺
隨著企業(yè)數(shù)字化和上云的趨勢愈演愈烈，越來越多的個性化SaaS應用，需要更快、更高效的開發(fā)。低代碼開發(fā)是一種通過可視化進行應用程序開發(fā)的方法，使具有不同經(jīng)驗水平的開發(fā)人員可以通過圖形化的用戶界面，使用拖拽組件和模型驅(qū)動的邏輯來創(chuàng)建網(wǎng)頁和移動應用程序。低代碼開發(fā)平臺使非技術開發(fā)人員可不必編寫代碼，而是將傳統(tǒng)IT架構抽象化來支持專業(yè)開發(fā)人員。業(yè)務部門和IT部門的開發(fā)人員可以共同創(chuàng)建、迭代和發(fā)布應用程序，花費的時間則比傳統(tǒng)方式更少。
[if !supportLists]1.8.?[endif]RPA 機器人流程自動化
RPA(機器人流程自動化): Robotic process automation，是指用軟件自動化方式實現(xiàn)在各個行業(yè)中本來是人工操作計算機完成的業(yè)務。它讓軟件機器人自動處理大量重復的、基于規(guī)則的工作流程任務。比如：在企業(yè)的業(yè)務流程中，通常有紙質(zhì)文件錄入、證件票據(jù)驗證、從電子郵件和文檔中提取數(shù)據(jù)、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移、企業(yè)IT應用自動操作等……軟件機器人能準確快速完成這些工作，能減少人工錯誤、確保零失誤、提高效率、大幅度降低運營成本。RPA依靠先進的軟件自動化技術，極大降低了開發(fā)成本和開發(fā)周期，實現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部跨系統(tǒng)及工作流程的自動化工作，提高生產(chǎn)效率并降低了成本。RPA采用的技術有：機器學習，自然語言處理，自然語言生成和計算機視覺。RPA允許Robots以人類相同的方式與任何應用程序進行交互。
[if !supportLists]1.9.?[endif]Service Mesh
Service Mesh 公認的定義，是用以處理服務與服務之間通信的專用基礎設施層。更本質(zhì)的理解，它是服務治理平臺，是業(yè)務邏輯解耦的必然產(chǎn)物，是數(shù)字經(jīng)濟背景下企業(yè)對研發(fā)效能提升的選擇。服務端架構從單體模塊化架構，到 SOA（面向服務架構），到經(jīng)典微服務架構（服務間采用 RPC 通信），到最新的 Service Mesh，就是一個不斷強調(diào)解耦和復用的演進歷程。傳統(tǒng)通過 Spring Cloud 實現(xiàn)服務治理的方式，服務治理與業(yè)務邏輯耦合在一起，部署、運維都耦合了微服務本身的操作。比如一個 RPC 框架的 bugfix 會引發(fā)所有微服務曠日長久的升級發(fā)布，同時帶來業(yè)務開發(fā)人員開發(fā)、測試、回歸、發(fā)布的巨大重復工作量。而 Service Mesh 通過將與業(yè)務邏輯無關的服務治理邏輯下沉，讓業(yè)務開發(fā)人員與基礎技術開發(fā)人員關注點分離，各司其職，大大提升了研發(fā)效能。
